【设计一个动态规划算法的四个步骤】
1、刻画一个最优解的特征。
2、递归地定义最优解的值。
3、计算最优解的值，通常采用自底向上方法。
4、利用计算出的信息构造一个最优解。
【最优子结构（optimal substructure）】
问题的最优解由相关子问题的最优解组合而成，而这些子问题可以独立求解。
【动态规划两种等价实现方法】
1、 带备忘的自顶向下法（top-down...
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2014-08-30 15:12:29
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有些人说 归并排序的递归版本实用性差 可读性强非递归版本恰好相反我觉得 也没那么明显差距吧....其实非递归版本也不难理解的假如 我们需要进行排序的数组的长度为 len 每次的子排序数组区间为size那么我们首先将它拆成 len个size为1的小区间 然后2个相邻的进行合并merge排序 这时候 你...
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2014-08-27 20:27:18
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题目：
链接
解答：
自底向上求解。left_max right_max分别返回了左右子树的最大路径和，如果左右子树最大路径和小于0，那么返回零， 用这个最大路径和和根节点的值相加，来更新最大值，同时， 更新返回该树的最大路径值。
代码：
class Solution {
public:
int max = INT_MIN;
int maxPathSum(TreeNode *...
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2014-08-18 23:39:53
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概述：
动态规划是通过组合子问题的解而解决整个问题的。
动态规划适用于子问题不是独立的情况，也就是各子问题的包含公共的子子问题。
动态规划对每个子问题只求解一次，将其结果保存在一张表中。
动态规划通常用于最优化问题。
动态规划的设计步骤：a.描述最优解的结构b.递归定义最优解的值c.按自底向上的方式计算最优觖的值d.由计算出的结构构造一个最优解
15.1钢条切割...
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2014-08-18 14:34:02
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动态规划的基本思想：将一个问题分解为子问题递归求解，且将中间结果保存以避免反复计算。通经常使用来求最优解，且最优解的局部也是最优的。求解过程产生多个决策序列，下一步总是依赖上一步的结果，自底向上的求解。动态规划算法可分解成从先到后的4个步骤：1. 描写叙述一个最优解的结构，寻找子问题，对问题进行划分...
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2014-08-15 14:30:39
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伸展树和AVL树不一样，伸展树并不保证每次操作的时间复杂度为O(logn)，而保证任何一个m个操作的序列总时间为O(mlogn)。伸展树的基本思想是：每个结点被访问时，使用AVL树的旋转操作把它移动到根。由于旋转是自底向上的，所以需要设置父亲指针，而不像AVL树那样以儿子为轴旋转。伸展操作(spla...
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2014-08-14 23:30:16
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基于FPGA的可显示数字时钟，设计思路为自底向上，包括三个子模块：时钟模块，进制转换模块，led显示模块。所用到的FPGA晶振频率为50Mhz，首先利用它得到1hz的时钟然后然后得到时钟模块，把时钟模块输出的时、分、秒输入到进制转换模块后得到十进制的值再输入到led显示模块，该工程已经在FPGA开发板上亲测可用。...
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2014-07-15 13:08:35
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分享下有关Python文件遍历的两种方法,使用的OS模块的os.walk和os.listdir实现。关于Python的文件遍历，大概有两种方法，一种是较为便利的os.walk()，还有一种是利用os.listdir()递归遍历。方法一：利用os.walkos.walk可以自顶向下或者自底向上遍历整个...
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2014-07-08 11:54:10
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有人说，要深入理解计算机，有两个途径:自底向上和自顶向下。我想，对于自己，更适合从最基本的开始，由底层向高层前进。
所以， 先拿汇编语言下手吧！
说到汇编语言，记得刚开始接触的时候，那是相当的令人难受，所有的指令我都认识，但组在一起就不认识了。直到后来，照着《一个操作系统的实现》做了一个小OS,才真正不晕了。...
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2014-06-24 23:00:54
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（二叉）堆是一个数组，是一颗近似完全二叉树，分为大顶堆&小顶堆。表示堆的数组A有两个属性：（1）A.length表示数组元素的个数；（2）A.heap-size表示有多少个堆元素存储在数组A中。更多的关于堆的性质的介绍：算法导论第三版：p85-p89、编程珠玑：p141-p145。
堆的操作主要包括堆插入、堆删除两个，而堆插入设计到FixUp操作（自底向上调整），堆删除涉及到FixDown操作（自顶向下调整，大顶堆时对应算法导论上的MAX-HEAPIFY操作）。
本文主要给出的是大顶堆和小顶堆的基本操作的C...
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2014-06-22 13:58:41
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